Бюджет: 8000 UAH Срок: 1 день
Добрый день. Готов выполнить данный проект есть большой опыт разработки различных приложений
Бюджет: 10000 UAH Срок: 1 день
Добрый день. Заинтересовал ваш проект. Смогу реализовать, имею релевантный опыт. Пишите в личные сообщения.
- Проекты 4
- Оценка -
- Рейтинг 1 018
Бюджет: 27000 UAH Срок: 7 дней
Здравствуйте, Евгений! У вас именно ERP Делопро - нет учетной системы BAS? Скорее всего, вам необходимо что-то вроде нашего модуля еЦен+ для работы с прайсами поставщиков... В целом, если у вас все-таки есть учетная система BAS - можем быть полезны. Обращайтесь, проконсультируем. Спасибо.
Бюджет: 12000 UAH Срок: 7 дней
Здравствуйте
В последнее время специализируюсь на ИИ - чатботах. Делал несколько ИИ-асистентов для сферы приема заказов на услуги (ассистент адвоката, ассистент стоматолога...).
Ваш проект можно полностью реализовать на n8n. Это удешевляет разработку и делает ее полностью прозрачной для вас. Ориентировочно за неделю сделаем.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте! Я могу спроектировать и реализовать ИИ-систему сопоставления номенклатуры крепежа “заявка клиента → ваш товар → Excel под Делопро”, с циклом уточнений через менеджера и накоплением знаний по клиентам.
1) Архитектура (модули)
A. Ingest (приём заявок):
Текст из письма/мессенджера
Excel/Word (таблицы)
PDF/фото/скан (OCR)
Результат: единый “сырой” текст + вложения, привязанные к заявке
B. Extraction (извлечение сущностей):
Выделение строк-позиций
Парсинг атрибутов: тип (болт/гайка/шайба…), размер (М10×50), стандарт (DIN/ISO/ГОСТ), класс прочности (8.8/10.9), покрытие (цб/оцинк/нерж), количество, единицы измерения
Выход: JSON со структурой позиции (строго по схеме)
C. Normalization (нормализация):
Приведение форматов: М10×50 == М10*50 == 10х50
Нормализация покрытий/классов/стандартов
Словари синонимов + правила
D. Matching (сопоставление с каталогом):
1-й проход: точный/правиловый матч (если есть ID/артикул/типовой шаблон)
2-й проход: similarity-поиск по каталогу (векторный)
3-й проход: таблица соответствий поставщиков (если заявка в “их” терминах)
4-й проход: контрагент-подсказки (история заказов, “частые товары”)
Выход: топ-N кандидатов + уверенность + причины выбора
E. Unit Conversion (пересчёт единиц):
Таблица коэффициентов: кг→100 шт для конкретных позиций (через вес/норму)
Поддержка: шт, кг, м, уп, кор, пачка и т.п.
Логи пересчёта (чтобы менеджер видел как получилось)
F. Human-in-the-loop (правки менеджера):
Если не найдено/неуверенно: показываем список кандидатов + фильтры
Менеджер выбирает “правильный наш товар” / корректирует атрибуты / количество / ед.
После “Утвердить” — сохраняем правило соответствия (обучение на правках)
G. Export (выгрузка):
Excel строго по вашему шаблону импорта Делопро
(Этап 2) тот же payload → API Делопро
2) Предлагаемый стек
Backend/API: Python + FastAPI
Хранилище: PostgreSQL (заявки, клиенты, правила, история), S3-совместимое хранилище для файлов
Поиск: Qdrant (или FAISS) для каталога и “похожих позиций”
LLM: structured output + валидация схемы (Pydantic)
OCR: PaddleOCR/Tesseract (в зависимости от качества сканов)
Excel: openpyxl (точная структура)
Интерфейс менеджера: веб (минимально) или Telegram-бот (быстро и удобно)
3) Как система “учится”
Не “дообучаем модель” сразу (это дорого/долго), а делаем практичнее:
Память соответствий: “как этот клиент обычно пишет” → “какой наш товар”
Авто-правила: если одинаковая формулировка встречается N раз и менеджер выбирает один и т
Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней
Здравствуйте
Понял задачу. Нужно разработать ии систему которая принимает заявки текст, фото, Word Excel распознает позиции и параметры сопоставляет с вашей номенклатурой использует базу соответствий переводит единицы измерения формирует Excel файл для импорта в Делопро и предусматривает дальнейшую интеграцию через апи.
Для ии можно использовать Ollama локально без отдельного обучения достаточно правильно настроить логику и промпты
Готов приступить
Бюджет: 6000 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте! Могу сделать такого бота на базе Гугл таблиц с написанием скрипта, который будет обрабатывать все необходимые функции!!!
Бюджет: 8000 UAH Срок: 10 дней
👋 Евгений, привет!
Мы разрабатываем чат-ботов для бизнеса, которые не просто отвечают на сообщения, а становятся частью вашей системы.
Боты интегрируются с:
✅ CRM — для сохранения контактов и истории клиентов,
✅ платежными системами — для мгновенной оплаты,
✅ аналитикой — чтобы вы видели эффективность каждого диалога.
📊 Это позволяет полностью контролировать процесс и автоматизировать рутину.
💬 Готовы обсудить ваш проект и предложить решение, которое сэкономит время и принесет результат.
Ставки скрыты
Ставки пока отсутствуют
Актуальные фриланс-проекты в категории AI и машинное обучение
Ищем специалиста или команду для внедрения AI-решений в коммуникацию медицинского центра КТ и МРТ. Необходимо: интегрировать AI в телефонию для обработки входящих и холодных звонков; обеспечить естественное украиноязычное общение с минимальными паузами; интегрировать AI-ассистента в чат Binotel или предложить эффективную альтернативу; автоматизировать ответы на вопросы, первичную консультацию и запись на обследование. Важно: сфера медицины требует точного сбора информации перед КТ или МРТ, в частности относительно зоны обследования, подготовки, направления и возможных противопоказаний. Решение должно быть эмпатичным, профессиональным и предусматривать передачу сложных случаев оператору. В отзыве прошу отправить релевантные кейсы, описание предложенного решения и ориентировочные сроки. Опыт в медицинских проектах будет преимуществом.
Необходимо разработать приложение в MATLAB, которое сможет обрабатывать изображения/видео, выделять отдельные предметы, анализировать их характеристики и при необходимости использовать методы машинного обучения для автоматизации анализа. Желательно: уверенное знание MATLAB; опыт в Computer Vision / Image Processing; опыт с Machine Learning;
разработчика для создания AI-ботов- мультиагентная система и автоматизаций в AI-приложении. Что нужно: владение n8n; опыт интеграции OpenAI и других AI-моделей через API; работа с вебхуками, REST API и Supabase; умение создавать надежные AI-воркфлоу и автоматизации. Создавать мультиагентные системы с нуля или с фрэймворк AI Agents, MCP, RAG
Подсчет готовой продукции и людейНекачественная продукция. На примере высокопроизводительной линии обеспечить точный подсчет пропускной способности, участие рабочей силы, выявление некачественной продукции и контекст остановок/переналадок, предоставляя готовую аналитическую информацию.
Добрый день, что нужно: 1. Сделать анализ процессов (личных руководителя) и бизнеса. 2. Подумать, где (в каких процессах) можно внедрить ИИ ассистентов. Где это будет целесообразно и эффективно. 3. Сделать разработку. Занимаемся публикациями научных статей.